在貼現現金流 (DCF) 估值技術中,股票的價值是根據某種現金流衡量標準的現值來估計的。公司的自由現金流(FCFF)通常被描述為扣除直接成本後、向資本供應商支付任何款項之前的現金流。
內在股票價值(估值摘要)
| 年 | 價值 | FCFFt 或終端值 (TVt) | 計算 | 現值 15.98% |
|---|---|---|---|---|
| 01 | FCFF0 | 2,302 | ||
| 1 | FCFF1 | 2,596 | = 2,302 × (1 + 12.76%) | 2,238 |
| 2 | FCFF2 | 2,905 | = 2,596 × (1 + 11.91%) | 2,159 |
| 3 | FCFF3 | 3,226 | = 2,905 × (1 + 11.06%) | 2,068 |
| 4 | FCFF4 | 3,555 | = 3,226 × (1 + 10.21%) | 1,965 |
| 5 | FCFF5 | 3,888 | = 3,555 × (1 + 9.36%) | 1,852 |
| 5 | 終端值 (TV5) | 64,146 | = 3,888 × (1 + 9.36%) ÷ (15.98% – 9.36%) | 30,561 |
| eBay資本的內在價值 | 40,842 | |||
| 少: 債務 (公允價值) | 9,004 | |||
| 普通股 eBay 內在價值 | 31,838 | |||
| eBay普通股的內在價值(每股) | $39.14 | |||
| 當前股價 | $35.62 | |||
根據報告: 10-K (報告日期: 2018-12-31).
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免責聲明!
估值基於標準假設。可能存在與股票價值相關的特定因素,此處省略。在這種情況下,實際股票價值可能與估計值有很大差異。如果您想在投資決策過程中使用估計的內在股票價值,請自行承擔風險。
加權平均資本成本 (WACC)
| 價值1 | 重量 | 所需回報率2 | 計算 | |
|---|---|---|---|---|
| 權益 (公允價值) | 28,978 | 0.76 | 20.30% | |
| 債務 (公允價值) | 9,004 | 0.24 | 2.11% | = 3.45% × (1 – 38.95%) |
根據報告: 10-K (報告日期: 2018-12-31).
1 百萬美元
權益 (公允價值) = 已發行普通股數量 × 當前股價
= 813,525,054 × $35.62
= $28,977,762,423.48
債務 (公允價值)。 查看詳情 »
2 所需的股本回報率是使用 CAPM 估算的。 查看詳情 »
所需的債務回報率。 查看詳情 »
要求的債務回報率為稅後。
估計(平均)有效所得稅率
= (6.99% + 35.00% + 35.00% + 19.08% + 98.70%) ÷ 5
= 38.95%
WACC = 15.98%
FCFF 增長率 (g)
根據報告: 10-K (報告日期: 2018-12-31), 10-K (報告日期: 2017-12-31), 10-K (報告日期: 2016-12-31), 10-K (報告日期: 2015-12-31), 10-K (報告日期: 2014-12-31).
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2018 計算
2 稅後利息支出 = 利息支出 × (1 – EITR)
= 326 × (1 – 6.99%)
= 303
3 EBIT(1 – EITR)
= 淨收入(虧損) – 來自已終止經營業務的收益(虧損),扣除所得稅 + 稅後利息支出
= 2,530 – 2 + 303
= 2,831
4 RR = [EBIT(1 – EITR) – 利息支出(稅後)和股息] ÷ EBIT(1 – EITR)
= [2,831 – 303] ÷ 2,831
= 0.89
5 ROIC = 100 × EBIT(1 – EITR) ÷ 總資本
= 100 × 2,831 ÷ 15,512
= 18.25%
6 g = RR × ROIC
= 0.95 × 13.49%
= 12.76%
單階段模型隱含的FCFF增長率 (g)
g = 100 × (總資本,公允價值0 × WACC – FCFF0) ÷ (總資本,公允價值0 + FCFF0)
= 100 × (37,982 × 15.98% – 2,302) ÷ (37,982 + 2,302)
= 9.36%
哪裡:
總資本,公允價值0 = eBay債務和權益的當前公允價值 (百萬美元)
FCFF0 = 去年eBay公司的自由現金流 (百萬美元)
WACC = eBay資本的加權平均成本
| 年 | 價值 | gt |
|---|---|---|
| 1 | g1 | 12.76% |
| 2 | g2 | 11.91% |
| 3 | g3 | 11.06% |
| 4 | g4 | 10.21% |
| 5 及之後 | g5 | 9.36% |
哪裡:
g1 由 PRAT 模型暗示
g5 由單階段模型隱含
g2, g3 和 g4 使用 g1 和 g5
計算
g2 = g1 + (g5 – g1) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 12.76% + (9.36% – 12.76%) × (2 – 1) ÷ (5 – 1)
= 11.91%
g3 = g1 + (g5 – g1) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 12.76% + (9.36% – 12.76%) × (3 – 1) ÷ (5 – 1)
= 11.06%
g4 = g1 + (g5 – g1) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 12.76% + (9.36% – 12.76%) × (4 – 1) ÷ (5 – 1)
= 10.21%